常用的特征包括技术指标、基本面数据、市场情绪等。同时，还可以利用机器学习算法来优化交易策略，通过学习历史股票数据和交易规则，寻找最佳的买入和卖出时机。
在股票期货交易中，数据挖掘技巧可以用于分析市场趋势、预测股票价格、优化交易策略等方面。以下是一些常用的数据挖掘技巧：
1. 特征工程：通过提取和选择合适的特征，可以帮助识别和捕捉关键的市场信号。常用的特征包括技术指标、基本面数据、市场情绪等。
2. 时间序列分析：通过对历史股票价格和交易量的时间序列进行建模和分析，可以发现价格的周期性、趋势性和季节性等规律，从而帮助预测未来的价格走势。
3. 机器学习算法：使用机器学习算法，如支持向量机、随机森林、神经网络等，可以构建模型来预测股票价格的变化。同时，还可以利用机器学习算法来优化交易策略，通过学习历史股票数据和交易规则，寻找最佳的买入和卖出时机。
4. 文本挖掘：通过对新闻、社交媒体和财务报告等文本数据进行挖掘和分析，可以获取市场参与者的情绪和关注点，从而帮助预测股票价格的变化。例如，通过情感分析可以了解市场的情绪，从而及时调整交易策略。
5. 高频交易分析：对于高频交易者，数据挖掘技巧可以帮助发现市场的微小差异和交易机会。通过分析市场微结构、订单流动和交易成本等高频数据，可以改进交易策略，并优化交易执行的效率和成本。
需要注意的是，数据挖掘技巧并不是万能的，股票期货市场受多种因素的影响，包括经济、政治、自然灾害等。因此，在使用数据挖掘技巧时，还需要综合考虑其他因素，谨慎决策。